MATLAB中图像泊松噪声添加与显示

clear all; close all;
I = imread('cameraman.tif');
J = imnoise(I, 'poisson');
figure;
subplot(121);
imshow(I);
title('Original Image');
subplot(122);
imshow(J);
title('Image with Poisson Noise');

解释：

• clear all; close all;：清空工作空间中的所有变量并关闭所有图形窗口。

• I = imread('cameraman.tif');：读取名为cameraman.tif的图像，并赋值给I。

• J = imnoise(I, 'poisson');：在图像I上添加泊松噪声，泊松噪声是图像数据本身的一种统计特性，通常与图像亮度成正比。

• figure;：创建一个新的图形窗口。

• subplot(121); imshow(I);：在第一个子图（1,2,1）中显示原始图像I。

• subplot(122); imshow(J);：在第二个子图（1,2,2）中显示添加了泊松噪声的图像J。

拓展：

1. 保存图像：可以将添加了泊松噪声的图像J保存为文件。

% 保存添加了泊松噪声的图像
imwrite(uint8(J), 'cameraman_with_poisson_noise.png');

1. 分析噪声特性：可以进一步分析添加到图像上的泊松噪声特性，比如通过计算噪声的均值和方差。

2. 尝试不同的图像：可以尝试在不同的图像上添加泊松噪声，来观察噪声对不同内容图像的影响。

3. 应用噪声去除技术：可以尝试使用不同的噪声去除技术，如自适应滤波等，来减少图像中的泊松噪声。

4. 比较不同噪声模型的影响：可以比较不同噪声模型对图像质量的影响，以评估噪声对图像处理任务的影响。